Муравьева Е.В., Романовский В.Л. Прикладная техносферная рискология. Экологические аспекты

Подождите немного. Документ загружается.

3. Техногенная опасность – состояние, внутренне присущее тех-

нической системе, промышленному или транспортному объекту, реали-

зуемое в виде поражающих воздействий источника техногенной чрезвы-

чайной ситуации на человека и окружающую среду при его возникнове-

нии, либо в виде прямого или косвенного ущерба для человека и окру-

жающей среды в процессе нормальной эксплуатации этих объектов.

4. Риск возникновения чрезвычайной ситуации – вероятность

или часто

та возникновения источника чрезвычайной ситуации, опреде-

ляемая соответствующими показателями риска.

5. Промышленная безопасность – защищенность населения,

производственного персонала, объектов народного хозяйства и окру-

жающей природной среды от опасностей, возникающих при промыш-

ленных авариях и катастрофах в зонах чрезвычайной ситуации.

Показатели риска.

Всесторонняя оценка риска аварий основывается на

анализе причин возникновения (отказов технических устройств, ошибок персо-

нала, внешних воздействий) и условий развития аварий, поражения производ-

ственного персонала, населения, причинения ущерба имуществу эксплуати-

рующей организации или третьим лицам, вреда окружающей природной среде.

Чтобы подчеркнуть, что речь идет об «измеряемой» величине, используется

понятие степень риска или уровень риска. Степ

ень риска аварий на опасном

производственном объекте, эксплуатация которого связана с множеством опас-

ностей, определяется на основе учета соответствующих показателей риска. В

общем случае показатели риска выражаются в виде сочетания (комбинации)

вероятности (или частоты) и тяжести последствий рассматриваемых нежела-

тельных событий.

Ниже даны краткие характеристики основных количественных

показателей риска:

1. При анализе опасностей, связанных с отказами технических уст-

ройств, выделяют технический риск, показатели которого определяются со

от-

ветствующими методами теории надежности.

2. Одной из наиболее часто употребляющихся характеристик опасности

является индивидуальный риск – частота поражения отдельного индивидуума

(человека) в результате воздействия исследуемых факторов опасности. В об-

щем случае количественно (численно) индивидуальный риск выражается от-

ношением числа пострадавших людей к общему числу рискующих за опреде-

ленный период времени. При расчете распределения риска по территории во-

круг объекта («картировании риска») индивидуальный риск определяется по-

тенциальным территориальным риском и вероятностью нахождения человека в

районе возможного действия опасных факторов. Индивидуальный риск во мно-

гом опре

деляется квалификацией и готовностью индивидуума к действиям в

опасной ситуации, его защищенностью. Индивидуальный риск, как правило,

следует определять не для каждого человека, а для групп людей, характери-

зующихся примерно оди

наковым временем пребывания в различных опасных

зонах и использующих одинаковые средства защиты. Рекомендуется оценивать

индивидуальный риск отдельно для персонала объекта и для населения приле-

гающей территории или, при необходимости, для более узких групп, например,

для рабочих различных специальностей.

3. Другим комплексным показателем риска, характеризующим простран-

ственное распределение опасности по объекту и близлежащей территории, яв-

ляет

ся потенциальный территориальный риск – частота реализации поражаю-

щих факторов в рассматриваемой точке территории. Потенциальный террито-

риальный или потенциальный риск не зависит от факта нахождения объекта

воздействия (например, человека) в данном месте пространства. Предполагает-

ся, что условная вероятность нахождения объекта воздействия равна 1(т.е. че-

ловек нах

одится в данной точке пространства в течение всего рассматриваемо-

го промежутка времени). Потенциальный риск не зависит от того, находится ли

опасный объект в многолюдном или пустынном месте и может меняться в ши-

роком интервале. Потенциальный риск, в соответствии с названием, выражает

собой потенциал максимально возможной опасности для конкрет

ных объектов

воздействия (реципиентов), находящихся в данной точке пространства. Как

правило, потенциальный риск оказывается промежуточной мерой опасности,

используемой для оценки социального и индивидуального риска при крупных

авариях. Распределения потенциального риска и распределение населения в ис-

следуемом районе позволяет получить количественную оценку социального

риска для населения. Для этого нужно определить число пораженных при каж-

дом сценарии от каждого источника опасности и затем определить зависимость

частоты событий (F), в которых пострадало на том или ином уровне число лю-

дей, больше определенного (N), от этого оп

ределенного числа людей (социаль-

ный риск).

4. Социальный риск характеризует масштаб и вероятность (частоту) ава-

рий и определяется функцией распределения потерь (ущерба), у которой есть

установившееся название – F/N кривая (в зарубежных работах именуется как

кривая Фармера). В общем случае в за

висимости от задач анализа под N можно

понимать и общее число пострадавших, и число смертельно травмированных

или другой показатель тяжести последствий. Соответственно, критерий прием-

лемого риска будет определяться уже не числом для отдельного события, а

кривой, построенной для различных сценариев аварии с учетом их вероятности.

В настоящее время общераспространенным подходом для определения прием-

лемости риска явля

ется использование двух кривых, когда, например, в лога-

рифмических координатах определены F/N-кривые приемлемого и неприемле-

мого риска смертельного травмирования. Область между этими кривыми опре-

деляет промежуточную степень риска, вопрос о снижении которой следует ре-

шать, исходя из специфики производства и региональных условий.

5. Другой количественной интегральной мерой опасности объ

екта явля-

ется коллективный риск, определяющий ожидаемое количество пострадавших в

результате аварий на объекте за определенный период времени.

6. Для целей экономического регулирования промышленной безопасно-

сти и страхования важным является такой показатель риска, как статистиче-

ски ожидаемый ущерб в стоимостных или натурных показателях (математиче-

ское ожидание ущерба или сумма произведений вероятностей причинения

ущерба за определенный период на со

ответствующие размеры этих ущербов).

Глава 2. Методы изучения риска

2.1. Экспертные и соц

иологические оценки

Метод экспертных оценок базируется на мнениях специалистов по ин-

тересующему объекту или системе. Должны высказывать свое мнение экспер-

ты, досконально знающие данный объект, причем опрос должен проводиться

среди специалистов разного профиля, которые будут оценивать и характеризо-

вать объект с различных сторон. Анализируются отдельные элементы, системы,

с точки зрения выходов из строя, разрушений, возможн

ости отклонения пара-

метров за номинальные значения, рассматривается взаимосвязь и влияние раз-

личных систем друг на друга. Градация и шкала экспертных оценок может

быть различной – 5 бальная, 10 – бальная, 100 – бальная оценка безопасности.

Эта экспертная оценка может быть в виде совместного обсуждения или в виде

анкетного опроса с последующей обработкой данных. В этом методе не ст

авит-

ся вопрос о том, каким образом эксперты будут оценивать безопасность данно-

го объекта. Здесь имеет значение их опыт, знания в смежных областях. Базиру-

ясь на этом фундаменте, эксперты должны оценить безопасность данного объ-

екта в количественной мере. Метод экспертных оценок может проводиться на

разных стадиях, начиная с обсуждения проекта, кончая оценкой состояния

безопасно

сти работающего оборудования. При использовании метода эксперт-

ных оценок для повышения достоверности результатов, необходимо, чтобы

выбранные эксперты были квалифицированными специалистами в своей облас-

ти, чтобы круг экспертов был достаточно репрезентативным для характеристи-

ки и оценки объекта, и выбранные эксперты были независимыми и незаинтере-

сованными в результатах прогноза.

Социологический метод, также как и метод экспертны

х оценок, осно-

ван на опросе, но, в отличие от первого метода, опрашиваются не специалисты,

а дилетанты. Дело в том, что этот метод основан на опросе людей, заинтересо-

ванных в безопасности обсуждаемого объекта. Информацию об этом объекте,

степени его надежности и безопасности, люди получают из средств массовой

информации, популярных изданий, массовых газет и журналов, публичных вы-

ступлений специалистов, из различных дискуссий. Иногда этим методом оцен-

ки риска бывают охвачены группы населения, целые регионы. Результаты оп-

роса в этом методе носят двоичный характер, в виде ответов «да» - «нет»,

«опасно» - «неопасно», «ну

жен» - «не нужен». При всей парадоксальности это-

го метода, основанного на мнении неспециалистов, этот метод имеет полное

право на существование и является очень демократичным по отношению к лю-

дям, безопасность которых зависит от надежности данного объекта. Например,

было принято правительственное решение о строительстве в Республике Татар-

стан завода активных белковых препаратов. Решени

е это было принято в тиши

кабинетов, но когда это стало известно населению республики, то всколыхну-

лось общественное мнение, начались митинги, обсуждения, дискуссии, про-

длился сбор подписей за отмену решения Федерального правительства. В ко-

нечном итоге, проект о начале строительства был отменен. На первый взгляд

может показаться, что мнение многи

х людей данного региона, которые не яв-

ляются специалистами в данной области, может быть ошибочным. Но, в ходе

обсуждения, и высказывания различных точек зрения специалистов в газетах и

журналах, выяснилось, что подобные предприятия повсеместно запрещаются

во многих западных странах, из-за их неблагополучного воздействия на эколо-

гическую характеристику района. Кроме того, выявилось непосредственное и

отдаленное вредное воздействие на людей, при использовании биодобавок. Ут-

верждени

я некоторых специалистов о полной безопасности и безвредности бу-

дущего предприятия натолкнулись на вполне резонные и справедливые возра-

жения жителей региона: если это предприятие так надежно и безвредно, то по-

чему бы его не строить там, где принималось это решени

е, т.е. в Москве.

Таким образом, социологический метод оценки риска, базирую-

щийся на мнении определенной части населения, заинтересованного в решении

данного вопроса, является одним из действенных факторов повышения надеж-

ности и безопасности различных технических систем и объектов.

2.2. МЕТОДЫ МОДЕЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

По существу, почти любое рассуждение сопровождается построением

некоторой модели, причем для ее построения используются как индуктивный,

так и дедуктивный методы. Получая в результате рассуждения некоторый об-

раз (формулу, схему, график, таблицу, чертеж, алгоритм и т. п.), мы тем самым

имеем дело с построением модели.

Способность моделирования является неотъемлемой ч

астью познава-

тельной деятельности человека. Психологические аспекты моделирования за-

ключаются в способности сознания отражать внешний мир не во всем его

многообразии и полноте внешних и внутренних связей, а огрубленно, в при-

ближенном виде.

Та неполная информация о реальном явлении, которую мы приобретаем

непосредственно через каналы ощущений и восприятий или опосредованно,

опираясь на ранее приобретенные знания, фиксируется в нашем сознании в не-

полном виде ка

к система представлений и образов, которые по существу явля-

ются моделями. Вследствие этого наши представления об окружающем мире

носят модельный характер .

Модель создает условия для активной мыслительной деятельности в по-

исках способа решения конкретной задачи. Любая модель основана на некото-

ром упрощении и поэтому никогда не бывает тождественна рассматриваемому

объекту, не передает в

сех его свойств и особенностей, а является его

приближенным отражением. Однако, благодаря замене реального объ-

екта соответствующей ему моделью, появляется возможность сформулировать

задачу его изучения и воспользоваться для анализа его свойств набором неких

приемов, которые позволят провести детальный анализ, предсказ

ать, как пове-

дет себя объект в различных условиях, т.е. прогнозировать результаты буду-

щих событий.

Всякая модель должна удовлетворять двум основным требованиям:

► Адекватность процессу. Это значит, что модель должна отра-

жать наиболее характерные связи между компонентами, участвующими в

нем, учитывать свойства среды, в котоpoй он происходит, и информацию

о начальном состоянии процесса. Только тогда по поведению модели

можно судить о ходе самого процесса.

► Разреши

мость модели. Это значит, что модель должна быть не

слишком сложной, чтобы из нее можно было получить интересующую нас

информацию.

При построении модели явления необходима его идеализация, т.е.

oтделение условий, существенно влияющих на него, oт условий, не оказыва-

ющих на него существенного влияния.

Физическое моделирование. Методы модельных исследований

широко используется в различных областях на

уки и техники. Целесообразность

применения модельных методов, в отличие от прямых натурных испытаний,

обоснована в тех случаях, когда изучаемый объект чрезвычайно сложный и до-

рогостоящий. Замена натурных исследований модельными требуется и в тех

случаях, когда могут быть очень серьезные и опасные последствия, тем более

что речь идет о безопасност

и. Например, в двигателестроении, как и в других

объектах, для определения степени надежности и ресурса, могут проводиться

огневые испытания, вплоть до полного прожега и выхода из строя двигателя.

Однако, подобный цикл натурных испытаний, строго говоря, тоже можно счи-

тать модельным. Дело в том, что если оценивать степень соответствия модели и

натуры от 0 до 1, то образуется следующая шкала. Ст

епень соответствия, рав-

ная 0 означает, что модель не соответствует натурному объекту. Степень соот-

ветствия, равная 1 означает полную тождественность модели и натуры, т.е. мо-

дель полностью трансформировалась в натуру. В реальных случаях, степень

соответствия модели натуре, располагается в диапазоне 0-1, причем, стараются

увеличить показатель соответствия для получения более достоверных результа-

тов. Поэтому, даже натуральные испытания реального двигателя, по существ

являются модельными, хоть и с высоким показателем соответствия (≈ 0,8 – 0,9).

При испытаниях, проводимых на стенде, даже если это реальный двигатель

(вибрации, температуры, влажности и др.).

Таким образом, одной из разновидностей модельных исследова-

ний по изучению риска, является метод создания физических моделей. Степень

соответствия физической модели реальному объекту может колебаться в широ-

ком диапазоне от 0 до 1. В каждом конкретном случае ставятся зад

ачи воспро-

изводства модели только тех функций и свойств, которые в данном случае изу-

чаются. Например, изучая безопасность и надежность отдельных элементов

ДВС, можно отдельно моделировать систему электропитания двигателя, гид-

равлическую и топливовоздушную систему и др. Физическое моделирование

при изучении безопасности может быть использовано для оценки человека. На-

пример, при испытаниях различных систем без

опасности, используемых в ав-

томобилях (ремни безопасности и др.), в самолетах (кресло пилота с системой

катапультирования), парашютных устройств, используют манекены с множест-

вом различных датчиков. Конечно, степень соответствия манекена, у которого

только внешняя форма немного похожа на человека, и отсутствуют все внут-

ренние органы и системы, близка к ну

лю. Но данные об усилиях и механиче-

ских нагрузках, действующих на манекен, воспроизводят реальную картину

сил, действующих на человека.

Безусловно, физическое моделирование дает очень важные и

полезные данные о надежности и безопасности объектов. Однако, реализация

таких моделей не всегда возможна, например, когда изучаются очень сложный

объект, с множеством различных систем и подсистем, а в

заимосвязь между ни-

ми носит не детерминированный, а стохастический характер. Тем более что

различные отказы, выходы из строя, чрезвычайные ситуации являются резуль-

татом взаимосвязей случайных, редких или маловероятных событий. В этих

случаях используют методы математического моделирования.

Математическое моделирование Используют понятие математи-

ческой модели в тех случаях, когда имеется мат

ематическое описание функ-

ционирования какой-либо системы или отдельных ее частей, установлены зави-

симости влияния одних элементов на другие. Для одного объекта может быть

разработано несколько математических моделей, описывающих различные фи-

зические процессы, протекающие в различных системах объекта. Например,

для автомобиля существуют термодинамические и тепловые модели для описа-

ния процессов в двигателе, прочностные модели, базирующиеся на положениях

механики и сопромата, гидравлические модели топливной и масляных систем,

модель функционирования электрических систем, аэродинамическая модель

сопротивления воздуха, кинематические и динамические модели движения от-

дельных част

ей и всего автомобиля в целом. Разрабатываемые модели с опре-

деленной степенью соответствия описывают реальный физический процесс и

позволяют проводить различные расчеты и осуществлять проектирование. Все

эти математические модели, в рамках принятых допущений, являются строго

детерминированными. Они позволяют проводить инженерное проектирование

и прогнозировать работу и поведение объекта в условиях расч

етного, опреде-

ленного изменения параметров и факторов. В реальных случаях, объект функ-

ционирует в условиях воздействия многих случайных факторов, не входящих в

детерминированные модели. Например, воздействие вибраций от неровностей

дорожного полотна, пульсации топлива в магистралях и т. п. Из этих детерми-

нированных моделей не вытекают различные от

казы, поломки. Еще большее

число случайных факторов будет влиять на систему, когда функционирование

зависит от действий человека. Поэтому оценка безопасности, надежности, рис-

ка должна базироваться на других моделях, которые позволяли бы прогнозиро-

вать будущие события в условиях значительной неопределенности при дейст-

вии многих случайных факторов. Существует, и за последние годы интенсивно

развивается целый раздел математики, называемый «исследование операций» -

это наука о выборе разумных научно обоснованных решений в условиях дейст-

вия случ

айных факторов при недостатке информации. Задача исследования

операций состоит в том, что, используя математические модели для описания

каких-то явлений, процессов, приводят расчеты для различных вариантов дей-

ствий и из некоторых выбирают наилучшее. Выбор наилучшего, т.е. оптималь-

ного решения проводится для достижения конкретной цели, следовательно, мы

должны в

ыбрать определенную целевую функцию. Целевой функцией при ре-

шении задач безопасности могут быть, например, минимизация выбросов от

работы предприятия в окружающую среду, увеличение надежности, оптимиза-

ция функции «риск-затраты» и другие. Математические модели, разрабатывае-

мые на базе исследования операций, позволяют обосновано производить оцен-

ку возможных вариантов и производить решение. Использование таких про-

гнозтических моделей позволяет избежать серьезных ошибок, особенно в тех

случ

аях, когда проводится очень сложное масштабное дорогостоящее меро-

приятие или действие с возможными опасными или катастрофическими по-

следствиями. Разрабатывая математическую модель изучаемого объекта, необ-

ходимо выбрать разумную степень соответствия математического описания

модели натурному объекту. Здесь могут быть две крайние позиции – или слиш-

ком большое огрубление процессов и явлений, при котором могут быть поте-

ряны существ

енные факторы, либо слишком подробный учет несущественных,

второстепенных деталей, которые значительно усложняют математический

анализ и затрудняют осмысление полученных результатов. Создание математи-

ческих моделей требует глубоких знаний изучаемого объекта, опыта и творче-

ского подхода, граничащего с искусством. После того как модель разработана,

можно использовать математические методы количественной оц

енки риска

различных альтернативных вариантов, что позволит проводить обоснованное

решение по показателям наибольшей безопасности. Для увеличения достовер-

ности полученных результатов целесообразно разрабатывать не одну модель, а

несколько разных моделей с различными допущениями, упрощениями разным

аппаратом. Если полученные результаты на различных моделях не противоре-

чат друг другу, то это свидетельствует о том, чт

о модель, в главном, достаточно

адекватно характеризует изучаемый объект.

Процесс математического моделирования,т.е. технологию изуче-

ния явлений с помощью математических моделей, можно разделить на четыре

этапа:

Первый этап - формулирование законов, связывающих основные объек-

ты модели. Этот этап требует широкого знания фактов, относящихся к изу-

чаемым явлениям и глубокого проникновения в их взаимо

связи. Завер-